Python 遇见茶文化，鉴茶指南

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阅读本文及源码，可以和小编一起学到 xpath 表达式爬取数据，多进程爬取，pandas 基本操作，pyecharts 可视化，stylecloud 词云，文本余弦相似度相似度，KMeans，关键词提取算法：TextRank，TF-IDF，LDA 主题模型。

源码获取在文末

前言

最近上班买了点茶叶，搞了一个 1L 的杯子放桌上，每天泡茶想着喝那么久的茶，还没怎么了解过茶，于是从数据的角度来探索一下茶。

小编找到一个和茶有关网站：

数据获取

从首页进入茶评，可以看到所有茶的基本信息，结果有多页，获取所有的基本信息包括标题，评分，品牌，产地，茶类，详细链接，id：

再根据获得的链接，下钻爬取每一种茶的推荐指数，总评，所有排行：

及爬取对应的评论，有多页就爬取多页，包含字段评论人，评论人等级，评分，评论，评论时间：

最后保存为 tea.csv,comment.csv 两个 csv：

整个爬虫流程就这样，使用了 xpath 提取，多进程爬取，逻辑不算复杂，详细实现逻辑可查看源码。

数据分析

总共获得 3w 条数据，获得数据后就可以开始进行探索了。

先对标题进行查看，标题是由品牌及名称构成，处理为只保留名称部分，绘制词云。

红茶，白杜丹，铁观音，绿茶，毛尖等一些听到过的茶名称还是比较多的：

茶评分取值为 0-10，对评分每两分进行切分后绘制直方图。

从结果上看，评分都挺高的，只有个别评分是低于 4 分的，小编选出数据看了看，总评价对这些低分的茶评价不是特别友好：

现在基本上每种茶都有专门的品牌在售卖，对品牌进行统计，绘制词语。

发现斗记茶业，中茶，大益，天福茗茶等较为突出，这些品牌就算不了解茶，但多多少少也听到过在大街上看到过：

每种茶都有它独特的产地，对产地绘制热力地图。

发现产地来自云南的是最多的，多达上千种，小编查了查，云南茶叶最重要的原产地，云南是茶叶最为古老的故乡。

其次是福建，有着一千多年的茶文化历史，是最中国产茶的重要产地：

目前茶类可分为普洱，绿茶，红茶，乌龙，黑茶，白茶，花茶，黄茶，袋泡，速溶茶十大类，每个大类别有细分很多小类，对每个大类进行统计绘制柱状图。

发现普洱茶是类别最多的，其次是绿茶，红茶，看到这里小编想到自己都很少喝普洱茶：

热搜能从侧面反映一种茶受不受欢迎，小编选出热搜排名前 10 的茶，拉出明细。

发现排名第一的是经典普洱，普洱也是种类最多的茶，以后可以特地买一点试试：

对评论时间以时间年月为维度，同比每一年每一月的评论走势图。

发现评论用户 14-17 年活跃程度是一直攀升，之后下跌了：

到这里，探索性分析就完成了，主要用到了 ，pandas，stylecloud，jieba，pyecharts 这些技术，详细实现过程可参考源码。

关键词提取

在获得的数据中，有总评字段，即对每一种茶的评语，有每一个用户评论的字段，利用这两个字段来实现文本关键词提取。

对于总评，我们想把总评相似的茶分到一起，可以使用 KMeans 聚类算法，但总评是文本数据。

需要先提取每条总评中的关键词，使用了 TextRank 算法提取关键词，原理是基于句子进行分词，对每个词进行权重打分，获得分数高的作为关键词。

对关键词向量化，再计算余弦相似度，最后使用聚类算法，分为了两种种类。

种类一主要是从品尝方向进行评价的，香气，滋味，入口，顺滑等。

种类二主要是从外表方向进行评价的，外形，条索，色泽，原料等：

对评论先使用了 TF-IDF 算法进行关键词的提取，是有 TF，IDF 两部分算法组成。

TF，计算每一个词在所有文本中出现的频率。

IDF，计算每一个词在所有评论中，在多少条评论中出现的次数，映射一个分值。

最后 TF*IDF 选出分值前 10 的关键词：

第二种方法是利用主题模型 LDA 进行关键词提取，需要先确定主题数，再提取关键词，这里就选取 1 个主题，及前 10 关键词：

对于 LDA 主题模型的使用，可以参考小编之前的文章：

《炎炎夏日，漂流去哪漂？评论情感分析告诉你》

可以看到两种方式提取出来的关键词大部分相似，可以根据场景进行选择。

源码获取

在公众号回复关键字“tea”即可获取

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